Modelagem do risco de crédito para empresas de capital aberto no Brasil

Abstract

Esse trabalho tem como objetivo estudar a modelagem do risco de crédito, principalmente a questão da insolvência, para empresas abertas. Em um primeiro momento o trabalho analisará o risco de crédito de forma geral. Inclusive, serão abordados os conceitos teóricos para a análise qualitativa, entretanto modelaremos apenas com os dados quantitativos. Trataremos também sobre escolha da base e definiremos a recuperação judicial como indício de default. A partir desse ponto abordaremos brevemente a modelagem de crédito e definiremos a técnica do LOGIT para a definição do modelo de solvência. Após a definição das variáveis explicativas e seus coeficientes testamos a significância e obtivemos um modelo com índice de acerto de 90%. Nesse trabalho realizamos um teste diferente, ele consistiu em comparar as probabilidades de default calculadas pelo modelo para uma nova base de empresa listas com os seus ratings público. A metodologia para o teste foi transformar as probabilidades de Default calculadas em rating a partir daquelas observadas pela Moddys. Esse último teste possuí um resultado aderente. Entretanto pequenas mudanças nos indicadores são suficientes para alterar o rating, desta forma observamos uma maior volatilidade de rating em comparação às agências.

This paper aims to study the modeling of credit risk, primarily the insolvency issue for listed companies. At first, this paper will analise the credit risk in a general way. There will also be addressed the theoretical concepts for the qualitative analysis. However, only the quantitative data will be used. It will also be analyzed the database choice and the definition of the judicial recovery as a default evidence. From this point, it will briefly be discussed the credit modeling and the definition of the LOGIT technique, which will be used to define the solvency model. After the definition of the explanatory variables and its coefficients, the significance was tested and a model with 90% success rate was obtained. In this paper, a different test was made: the comparison of the default probabilities, calculated by the model, which was based in ratings of a database of listed companies. The default probabilities were transformed in ratings from the ones observed by Moddys. This last test has a adherent result. However, small changes on the indicators are enough to change the rating, therefore it can be observed a bigger rating volatility in comparison with the ones given by the agencies.